PREDIKSI HARGA SAHAM BANK RAKYAT INDONESIA (BRI) MENGGUNAKAN LINEAR REGRESSION DAN LONG SHORT-TERM MEMORY
Loading...
Date
2025
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Program Studi S1 Informatika
Abstract
Penelitian ini fokus pada pengembangan model prediksi harga saham Bank BRI dengan menggunakan algoritma Regresi Linear dan Long Short Term Memory. Tujuan utama adalah meningkatkan akurasi prediksi harga saham Bank BRI yang dipengaruhi oleh faktor-faktor yang berkaitan dengan frekuensi transaksi perdagangan. Metode regresi linear digunakan untuk mengidentifikasi hubungan linier antara variabel-variabel seperti harga pembukaan dan harga terendah, tertinggi dengan harga saham penutupan. Hasil analisis ini menjadi input untuk model algoritma Long Short Term Memory, yang dikenal mampu menangkap pola temporal dalam data deret waktu. Penelitian ini difokuskan pada prediksi harga saham PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk (BBRI) dengan menggunakan pendekatan hybrid yang menggabungkan metode Linear Regression dan Long Short-Term Memory (LSTM). Metode Linear Regression digunakan untuk mengidentifikasi hubungan linier antara variabel-variabel harga historis, sedangkan Long Short-Term Memory (LSTM) digunakan untuk menangkap pola temporal pada data deret waktu. Hasil pengujian menunjukkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 22,03 Mean Absolute Error (MAE) sebesar 22,78 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,91%, yang menunjukkan tingkat kesalahan prediksi relatif rendah. Hal ini mengindikasikan bahwa model gabungan Linear Regression dan Long Short-Term Memory (LSTM) mampu memberikan estimasi harga saham BBRI yang cukup akurat serta berpotensi menjadi alat bantu analisis yang bermanfaat bagi investor dan analis pasar.